[发明专利]一种基于神经网络特征融合的胶囊内镜图像识别模型有效
| 申请号： | 201910923365.4 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110705440B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 张大斌;王孟;魏晓雍;马雄位;许盛;张永江;张云飞;张元常;曹阳 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/44;G06V10/54;G06V10/56;G06V10/46;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 李龙;程新敏 |
| 地址： | 550025 贵州省贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于神经网络特征融合的胶囊内镜图像识别模型，首先对图像分离G通道、Log变换和直方图均衡化预处理，以凸显其颜色、形状和纹理信息，再采用三个相同卷积神经网络分别对三种预处理后的图像提取特征，最后采用神经网络进行特征融合与识别，对Kvasir数据集的实验表明，该模型训练40个周期后达到稳定，识别平均准确率为97.02％，比RGB输入、传统机器视觉和经典神经网络模型高出2.02％以上,其AUC值达到0.99，属于医疗图像识别领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 特征 融合 胶囊 图像 识别 模型 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络特征融合的胶囊内镜图像识别模型，其特征在于：首先对图像分离G通道、Log变换和直方图均衡化预处理，以凸显其颜色、形状和纹理信息，再采用三个相同卷积神经网络分别对三种预处理后的图像提取特征，最后采用神经网络进行特征融合与识别。/n
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